为科学加速人工智能:为科学开放数据科学
Neil D Lawrence1, Jessica Montgomery1
1Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, Cambridge, UK.
Royal Society open science
|August 22, 2024
概括
人工智能 (AI) 可以加速科学发现,但需要一个广泛采用的框架. 通过开放科学和更好的数据管理来加强AI跨学科的传播是释放其全部潜力的关键.
科学领域:
- 科学发现是科学发现.
- 人工智能应用的人工智能应用.
- 跨学科研究跨学科研究.
背景情况:
- 人工智能 (AI) 的愿望越来越大,以催化科学发现.
- 在蛋白质折叠等领域取得的成功证明了人工智能对新知识的潜力.
- 从人工智能创新到研究部署的道路是复杂的和非线性的.
研究的目的:
- 提出一个框架,以加快在科学研究中采用人工智能.
- 确定加强跨学科人工智能传播的关键干预措施.
- 培养开放数据科学的环境,以获得更广泛的AI益处.
主要方法:
- 综合过去技术采用浪潮的经验教训.
- 分析现实世界的人工智能部署经验.
- 结合来自AI for Science研究议程的见解.
主要成果:
- 一个拟议的框架,以加速人工智能在科学中的采用.
- 确定的干预措施:跨学科的思想交流,开放的研究能力转移,研究人员赋权的人工智能工具,和强大的数据管理.
- 强调培养开放数据科学.
结论:
- 需要一个结构化的方法来将AI潜力转化为广泛的科学进步.
- 跨学科合作和开放科学实践对于人工智能传播至关重要.
- 有效的数据管理和可访问的AI工具将赋予研究人员权力,加速发现.


